在工作崗位上培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析能力的路徑

不少人認為從學(xué)校畢業(yè)，進入工作崗位后學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析能力是一件很痛苦的事。其實如果方法得當，工作中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析反而可以得到事半功倍的效果。本篇中介紹一個PACS(流程(Process)、動作(Action)、能力(Competence)、技能(Skill))數(shù)據(jù)分析能力提升法。

以下是信用貸款業(yè)務(wù)風(fēng)控人員的技能映射。

在學(xué)校中，知識以學(xué)科的形式組織，我們也是按照學(xué)科來學(xué)習(xí)的。每一個學(xué)科就像一個豎井(“I“型)，學(xué)的越深，知識面越狹窄。由于知識是以該學(xué)科的研究范式為基礎(chǔ)進行組織的，而且缺乏對其商業(yè)應(yīng)用場景的背景介紹，因此學(xué)習(xí)過程枯燥，效率低。

當前商業(yè)中需要復(fù)合型的“π“型人才，即精通兩三個主要技能的同時，還要了解整個業(yè)務(wù)流程，可以與其他崗位的人無障礙溝通。全面的學(xué)習(xí)整個業(yè)務(wù)流程涉及到的全部技能需要大量的時間和精力，因此可以采用PACS方法，從梳理整個業(yè)務(wù)流程和每個結(jié)點包括的動作開始(這些內(nèi)容往往已經(jīng)有人做過，并且發(fā)布出來)，進而明確每個節(jié)點中完成必要動作所需要的數(shù)據(jù)和算法能力(這相當于細化后的崗位人員能力說明，以往公司的崗位認知能力說明書不太強調(diào)數(shù)據(jù)和算法能力，因此需要細化)，最后將能力映射到技能。這樣學(xué)習(xí)目標明確、路徑清晰。

PACS路徑解釋

1、流程

從靜態(tài)上抽象一家企業(yè)，則是實體-關(guān)系的總和，即構(gòu)成了企業(yè)數(shù)據(jù)模型。從動態(tài)上抽象一家企業(yè)，則是流程的總和，即構(gòu)成了企業(yè)業(yè)務(wù)流程模型。企業(yè)流程按職能類別分為戰(zhàn)略管理類流程、人力資源管理類流程、財務(wù)管理類流程等等,職能流程常不就是單獨運行,而就是相互穿插結(jié)合在一起的。所以企業(yè)的流程管理,常以層級的流程建立與運行管理為主,將各職能的工作任務(wù)按層級分開后,已完成任務(wù)目標為主,進行互相穿插結(jié)合。下圖是國際組織APQC(美國生產(chǎn)力質(zhì)量中心)給出的流程層級結(jié)構(gòu)參考模型。

國內(nèi)的實踐者在APQC的基礎(chǔ)上進行了優(yōu)化，分為四個層級:一級核心流程(域)、二級協(xié)控流程(流程組)、三級自控流程(流程)、四級標準作業(yè)流程(活動和任務(wù))。按層級管理的流程,常以承擔(dān)該流程主要職責(zé)部門為主管部門,其他部門為協(xié)助部門展開流程活動。比如預(yù)算流程,就是涉及企業(yè)所有部門及企業(yè)外部狀況的管理流程,就是一級流程,但以解決與控制財務(wù)行為為主,就以財務(wù)部門為主管部門,其他部門為輔助,共同協(xié)作展開預(yù)算與成本控制活動。

一級核心流程代表企業(yè)中最高層次的流程，是價值鏈圖的構(gòu)成。這類流程的操作往往與企業(yè)高級管理人員相關(guān),就是企業(yè)與外界環(huán)境之間信息的交換與工作交接,流程運行一般都會涉及企業(yè)的大多數(shù)部門。如果就是集團型企業(yè)或者有很多分支機構(gòu)的企業(yè),一級流程還包括集團與各分支管理機構(gòu)之間的信息交換與工作交接。如經(jīng)營管理流程,既考慮市場變化、政策變化、經(jīng)濟發(fā)展趨勢,還考慮內(nèi)部管理基礎(chǔ),以及各部門的任務(wù)分解與執(zhí)行反饋等工作。

二級流程基本上就是規(guī)范企業(yè)內(nèi)部工作任務(wù)流轉(zhuǎn)的程序,就是涉及不同部門間信息交換與工作交接的管理流程。如采購管理流程,就是從物品需求部門提出采購要求,到采購部門完成采購工作,交接到倉儲部門管理采購的物品,再將采購入庫的信息傳遞到物品需求部門。這個流程就相對一級流程要短一些,牽涉的面不就是很大,關(guān)聯(lián)的部門也不就是很多。

三級流程基本上就是一個大的職能部門內(nèi)部工作執(zhí)行的步驟,或傾向于中基層管理任務(wù)跨部門執(zhí)行的流程。比如生產(chǎn)管理流程,就是生產(chǎn)部門從生產(chǎn)計劃到生產(chǎn)產(chǎn)品入庫的一個過程,雖然也關(guān)聯(lián)到很多部門,比如需要物料采購、設(shè)備安裝調(diào)試、工裝管理、生產(chǎn)技術(shù)支持等,但就生產(chǎn)操作的過程來說,基本上就就是生產(chǎn)部門可以自主控制與管理任務(wù)流轉(zhuǎn)的過程。

四級流程基本上就是基于崗位操作,為完成崗位作業(yè)所需的操作步驟。如設(shè)備清潔,井站巡回檢查,原油計量等。還有一些企業(yè),因為管理的層級關(guān)系,對三級流程任務(wù)流轉(zhuǎn)的部分環(huán)節(jié),還要進一步的細分,就會形成很多更為細致的操作規(guī)程。

以上只是對流程的簡要介紹，有興趣的讀者可以看一下“顧問老包“的公眾號文章“流程如何實現(xiàn)戰(zhàn)略落地” (https://mp.weixin.qq.com/s/jETYFBvjAnD9x1-McVM6QQ)和“解說：流程的層級結(jié)構(gòu)”(https://mp.weixin.qq.com/s/Shxcb94AGLny77ryyENk-g)。這個網(wǎng)頁“http://www.woshipm.com/pd/80096.html “對流程和用例也進行了論述。也可以使用”https://www.processon.com“網(wǎng)站提供的流程繪制工具，里面提供了一些示例。

2、動作

流程中會出現(xiàn)順承、分枝、循環(huán)三類結(jié)構(gòu)，其中分枝和循環(huán)都涉及到判斷結(jié)點，判斷結(jié)點后是某個動作。比如在產(chǎn)成品入庫流程中，如果產(chǎn)品抽樣合格，則允許入庫;在客戶申請貸款額度的流程中，如果客戶信用評級沒有達到準入要求，則駁回客戶的申請，并且向客戶解釋未通過的原因。如下圖所示，紅色圈出的部分就是審批流程中的一個決策節(jié)點。

流程中的動作是企業(yè)中特定崗位的人員做出的標準動作。做動作需要依據(jù)經(jīng)驗或者數(shù)據(jù)做出判斷的能力。

3、能力

為了保證在業(yè)務(wù)流程中做出的決策是正確的，其后續(xù)的動作不會對企業(yè)造成不良影響，那就需要工作者具有特定的能力。能力是隨著技術(shù)、文化等環(huán)境要素在發(fā)生變化。以往由于信貸審批進件少，審批人員只需要人力閱讀盡調(diào)材料，結(jié)合經(jīng)驗判斷客戶是否準入即可。隨著申請量的提升，信貸審批人員產(chǎn)能達不到要求時，便使用量化信用評分模型替代部分的人力勞動，在構(gòu)建信用評分模型的過程中，需要具有指標計算、標簽加工、算法建模、模型管理的能力。

4、技能

技能對應(yīng)到具體的知識領(lǐng)域。很多人學(xué)習(xí)知識的時候，往往喜歡從基礎(chǔ)知識開始學(xué)習(xí)。比如有人說學(xué)習(xí)統(tǒng)計學(xué)必然需要有概率論的基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)必然需要有線性代數(shù)的基礎(chǔ)。其實這是誤區(qū)，因為人的精力和熱情是有限的。在工作崗位中學(xué)習(xí)一個知識，往往需要在短期內(nèi)就要產(chǎn)生價值。如果從基礎(chǔ)知識開始看，大部分人是“從入門到放棄“。

在學(xué)習(xí)技能的過程中，建議從每個知識的假設(shè)開始入手，搞清楚該算法的創(chuàng)始人加入這些假設(shè)的原因，而不是沉迷于大量的數(shù)學(xué)推導(dǎo)證明。使用這個方法，讀者會發(fā)現(xiàn)，做數(shù)據(jù)分析并不需要高深的數(shù)據(jù)知識，而是需要對社會、心理和經(jīng)濟現(xiàn)象的理解。

比如學(xué)習(xí)線性回歸模型，有4個經(jīng)典假設(shè)，分別是：1、解釋變量和被解釋變量是線性關(guān)系;2、解釋變量與擾動項獨立;3、擾動項獨立同分布，且服從正態(tài)分布;4、解釋變量不存在強線性關(guān)系。這些假設(shè)的存在是因為該方法第一次用于根據(jù)父母的身高預(yù)測其孩子的身高，其數(shù)據(jù)特征滿足以上4條假設(shè)，且該模型具有最優(yōu)線性無偏估計(BLUE)。當回歸模型的入模數(shù)據(jù)不滿足以上4條假設(shè)時，便不再是最優(yōu)線性無偏估計。其實只要深刻理解和記住以上4條假設(shè)并且掌握如果數(shù)據(jù)不滿足以上假設(shè)時如何做調(diào)整即可。至于最小二乘法或極大似然法的推導(dǎo)過程，在實際工作中是毫無意義。有些讀者看到這里，可能會質(zhì)疑這是不是在培養(yǎng)“調(diào)包俠“。其實懂算法建模原理不一定需要精通算法的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，而建模流程和建模工藝更重要，目的是制作出高質(zhì)量的算法模型供業(yè)務(wù)使用。

不建議從基礎(chǔ)知識開始學(xué)習(xí)，還有一個深層次的原因，因為高校中的書其實并不是以讓人學(xué)會為目的的，而是以體現(xiàn)作者學(xué)科功底為目的的，也就是說其實教科書是作者為了“裝高雅”而寫的。這個認識初始于十五年前在考研培訓(xùn)機構(gòu)聽一位“外行”高數(shù)大師講考研高數(shù)時說的“我的教案寫了兩個版本，一個版本是結(jié)合這幾年的實際工作經(jīng)驗總結(jié)的，另外一個版本是根據(jù)研究范式嚴格推導(dǎo)出來的，第二本沒想讓你們看懂。之所要做出第二個本版，是為了得到同行的認可”。后來在學(xué)習(xí)邏輯回歸這個算法時，分別在多元統(tǒng)計、機器學(xué)習(xí)和社會統(tǒng)計學(xué)這三門課中學(xué)過三次，一開始被多元統(tǒng)計學(xué)中的極大似然估計方法做折服，但是總是想不明白羅吉斯特分布是這樣被神人發(fā)現(xiàn);后來在機器學(xué)習(xí)課上又被交叉熵損失函數(shù)的優(yōu)美推導(dǎo)而傾倒，感覺我等凡人必定想不出如此簡介的框架。直到在社會統(tǒng)計學(xué)中，老師并沒有讓我們按照教材來學(xué)習(xí)，而是閱讀統(tǒng)計學(xué)中的早期文獻，我才了解到在預(yù)測二分類目標時，經(jīng)歷過線性回歸、線性概率模型，最后想出的Logit轉(zhuǎn)換，無非是為了使得方程兩邊的定義域一致，湊出來的。不過國內(nèi)教材中從實際工作應(yīng)用講解數(shù)據(jù)分析和算法的書太少了。因此只好退而求其次，建議大家工作中用到什么知識，直接采用“降落傘“式學(xué)習(xí)即可，未來有時間了再打基礎(chǔ)。

來源：數(shù)據(jù)資管

作者：研究猿